问题分析
有一篇很长的文章，用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？
智能问答系统是将积累的无序语料信息，进行有序和科学的整理，并建立基于知识的分类模型；这些分类模型可以指导新增加的语料咨询和服务信息，节约人力资源，提高信息处理的自动性，降低网站运行成本。基于对网站多年积累的关于政府和企业的基本情况常见问题及其解答，整理为规范的问答库形式，以支撑各种形式问题的智能问答。方便了用户，提高了办事效率，提升了企业形象。
TF-IDF 算法
词频
如何衡量词语的重要性
- 如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现，于是，我们可以进行词频（Term Frequencty，TF）统计
- 停用词：毫无帮助、必须过滤掉的词。比如“的”、“是”、“在”等；
词频相同的词语一样重要吗？
"智能问答"、"企业"、"问答库"这三个词的出现次数一样多。这是不是意味着，作为关键词，它们的重要性是一样的？
“企业”是很常见的词，相对而言“智能问答”和“问答库”不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多，我们有理由可以认为，“智能问答”和“问答库”的重要程度要大于“企业”，也就是说，在关键词排序方面，“智能问答“和”问答库“应该排在”企业“前面。
逆文档频率
需要一个重要性调整系数，衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。
用统计学语言表达，就是在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。
- 最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重
- 较常见的词（"中国"）给予较小的权重，
- 较少见的词（"蜜蜂"、"养殖"）给予较大的权重。
这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。
TF-IDF
知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。
算法细节
1、计算词频
- 词频（TF）=某个词在文章中出现的次数
- 词频（TF）= 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数 （考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。）
- 词频（TF）= 某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词出现的次数
2、计算逆文档频率
需要一个语料库（corpus），用来模拟语言的使用环境。
逆文档频率（IDF)= log(语料库的文档总数/包含该词的文档数+1)
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
3、计算 TF-IDF
TF-IDF=词频（TF）*逆文档频率（IDF）
TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
自动提取关键词，TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如，信息检索时，对于每个文档，都可以分别计算一组搜索词（"中国"、"蜜蜂"、"养殖"）的TF-IDF，将它们相加，就可以得到整个文档的TF-IDF。这个值最高的文档就是与搜索词最相关的文档。
TF-IDF 优缺点
- TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况。
- 缺点是，单纯以"词频"衡量一个词的重要性，不够全面，有时重要的词可能出现次数并不多。而且，这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。（一种解决方法是，对全文的第一段和每一段的第一句话，给予较大的权重。）
找出相似文章
希望找到与原文章相似的其他文章，为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。
案列分析
句子A：我喜欢吃苹果，不喜欢吃香蕉
句子B：我不喜欢吃苹果，也不喜欢吃香蕉
请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？
基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。
1、分词
句子A：我/喜欢/吃/苹果，不/喜欢/吃/香蕉
句子B：我/不/喜欢/吃/苹果，也/不/喜欢/吃/香蕉
2、列出所有的词
我，喜欢，吃，苹果，香蕉，不，也。
3、计算词频
句子A: 我 1，喜欢 2，吃 2，苹果 1，香蕉 1，不 1，也 0
句子B:我 1，喜欢 2，吃 2，苹果 1，香蕉 1，不 2，也 1
4、写出词频向量
句子A：[1,2,2,1,1,1,0]
句子B:[1,2,2,1,1,2,1]
问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
以二维空间为例，上图的a和b是两个向量，我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们，可以用下面的公式求得：
coso=a_2+b_2-c_2/2ab
假定a向量是[x1, y1]，b向量是[x2, y2]，那么可以将余弦定理改写成下面的形式：
coso=x_1x_2+y_1+y_2/sqrt()
余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。
由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法：
- 使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；
- 每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）；
- 生成两篇文章各自的词频向量；
- 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
自动摘要
如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成的摘要叫"人工摘要"，由机器完成的就叫"自动摘要"。
文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。
句子的信息量用"关键词"来衡量。如果包含的关键词越多，就说明这个句子越重要。Luhn提出用"簇"（cluster）表示关键词的聚集。所谓"簇"就是包含多个关键词的句子片段。
